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在历史上，很多研究人员曾经也做过尝试，ihaelNielsen的书《NeuralNetrksandDeepLearning》这本书中也曾经提到过这个例子。
这个神经网络只有一层隐藏层，属于浅层的神经网络。而真正的深度神经网络，则会有多层隐藏层。
神经元系统采用了左右脑半球的设计方式进行设计和制造。
最右侧则是输出层，有0个神经元节点，分别代表识别结果是0，，2，...，9。当然，受sigid函数σ的限制，每个输出也肯定是0~之间的数。
那我们在得到一组输出值之后，哪个输出的值最大，最终的识别结果就是它。
而在训练的时候，输出的形式则是：正确的那个数字输出为，其它输出为0，隐藏层和输出层之间也是全连接。
神经网络共的权重参数有74*5+5*0=90个，偏置参数有5+0=25个，总共参数个数为：90+25=935个。
这可是一个非常惊人的数字。
